В современном менеджменте, тревел не исключение, нынче шагу нельзя ступить без KPI. Не все до конца понимают, как их формулировать и что с ними делать, поэтому в кучу зачастую сваливают все подряд, любые показатели тревел-программы — как количественные, так и качественные, потому что тема вроде как чертовски важная и надо соответствовать. Не претендуя на истину в последней инстанции, попробую обрисовать, что означает эта аббревиатура в моем собственном прочтении.
KPI (Key Production Indicators), в отличие от многих других пришедших с Запада терминов, на русский переводится довольно легко и доходчиво. Ключевые показатели эффективности — вот, что это такое. Не столько цифры, демонстрирующие, на какую сумму вы купили билеты, сколько цифры, дающие понять, не переплатили ли вы при этом.
Сейчас все чаще озвучивается мысль, что роль тревел-менеджера в корпорации недооценена, и ее пора серьезным образом «проапгрейдить». Так вот, выработка четких, прозрачных и легко измеряемых KPI — уверенный шаг из тени. Тем более что к навыкам определения релевантных для компании ключевых показателей эффективности и работы с ними должны прилагаться еще и весьма ценные навыки превращения огромных массивов данных (big data) в управленческую отчетность (smart data), извлечь из которой искомые KPI становится парой пустяков.
В бизнес-тревел индустрии к настоящему моменту сформировался довольно увесистый список показателей эффективности программы. Что тут эффективнее, что нет — сказать сложно, сколько компаний — столько и рецептов. Озвучу те, что близки лично мне. Поскольку, в отличие от KPI, ряд других терминов в бизнес-тревел на русский переводится довольно невнятно, таковые привожу в первозданном виде.
1) Средняя стоимость авиабилета. Если направления и расстояния не однозначны, лучше дробить по дальности. Иначе непоказательно. Россия и зарубежье, например. Посчитать несложно, хотя есть нюансы. Общие расходы на билеты делим на их количество. Но... Особого внимания требуют всевозможные «довыписки», которые стоят в реестре отдельной транзакцией, но являются, в сущности, просто доплатой за изменение, скажем, даты вылета в ранее выписанном билете. Если посчитать все это как отдельные билеты, средняя стоимость получится несколько заниженной. Это как раз к вопросу о превращении big data в data, которая вполне уже smart.
2) Средняя стоимость ночи в отеле. Тут деление на наши/не наши не так актуально, но тоже бывает не лишним. Берем общие расходы и делим на количество ночей. Штрафы при их наличии можно не убирать, они же уплачены. Значит, на средний показатель затрат на проживание тоже повлияли.
3) Средняя стоимость поездки. Достаточно сомнительный KPI, но некоторым руководителям бывает интересен. Более-менее показателен, если поездки не сильно разнятся по географии, продолжительности и набору дополнительных расходов. Вычисляется по тому же принципу, что два предыдущих. Общий расход/количество поездок. Разделить по географии тоже можно, но при условии, что средняя стоимость поездки считается без суточных и расходов в пути. Потому что бухгалтерия и expense tool, если таковой в компании имеется, едва ли классифицирует отчеты таким образом. А перебирать вручную — это для тех, кто не ищет легких путей.
4) Online adoption rate. Очевидно, что применим только там, где внедрен онлайн. Показывает отношение количества транзакций, совершенных в онлайне, к общему их количеству.
5) Policy compliance. Показатель соблюдения тревел-политики. Обычно отображается в процентах. Имеет смысл брать только те транзакции, в которых в принципе возможно отклонение от регламента. В некоторых компаниях, к примеру, в контексте compliance рассматривают только перелеты. Остальное им не так интересно. Тем более что расходы на авиа, как ни крути, — это бо́льшая часть тревел-расходов. И нарушения здесь наносят самый ощутимый удар по бюджету. Берем общее количество использованных билетов и смотрим, какая их часть (в %) была выписана не в том классе или с превышением лимита стоимости, если таковой оговорен в тревел-политике.
6) Advance purchase. За какой срок до вылета ваши сотрудники заказывают свои билеты? Заказывать раньше — мощный рычаг экономии. Есть много исследований на тему: как именно экономить в зависимости от «степени предварительности». Конечно, абсолютных цифр не существует, но закономерности прослеживаются. В общем и целом, с билетами желательно определиться хотя бы за 14 дней до вылета. А лучше еще раньше. Тут главное не впадать в крайности. Заказывать билеты за полгода — тоже не гарантия лучшей цены. Авиакомпании, особенно в такие экономически неспокойные времена, на сильно отсроченные вылеты зачастую ставят цены с позиции «посмотрим, как будет продаваться» и, если рейс продается не очень, ближе к дате вылета начинают тарифы снижать. Если, конечно, речь не идет о месте проведения Олимпиады. Так что все хорошо в меру. Опять же очень рано спланированная поездка сильно рискует скорректироваться или отмениться. А с возвратами авиабилетов сейчас сами знаете как.
Показать этот KPI можно двумя способами. Либо определиться с «планкой» (какой дедлайн вы считаете оптимальным для вашей компании) и высчитывать, какой процент билетов выкупается до, а какой — после этой даты. Либо выводить средний показатель количества дней до вылета. Смотрите, за сколько дней до вылета выписан каждый из билетов, складываете все эти дни в одну сумму и делите на количество билетов.
7) Агентские сборы. Какую часть общих расходов на тревел составляют сервисные выплаты агентству. Делим сумму сборов на общий spend. Только не надо думать, что максимальная эффективность тут заключается в стремлении к нулю.
8) Рыночные бенчмарки. Кому дали лучше цену: нам или «Рогам и копытам»? Показатель интересный, кто бы спорил. Но добыть такую информацию непросто. Потому что все собратья по цеху связаны с поставщиками соглашениями о неразглашении и нарушать их не спешат. Разве что некоторые ТМС предоставляют такого рода информацию, не называя, само собой, имен, а вуалируя такие данные под «показатели компаний подобного размера».
9) Удовлетворенность внутреннего клиента. Показатель, безусловно, важный, и следить за ним надо. Но есть проблемы с измеримостью. Качество мерить всегда сложнее, чем количество. Подходить к вопросу с позиции «вроде никто не жалуется» — не научно. В идеале нужен системный отбор фидбеков и их анализ в определенной системе мер. Хотя в целом, если не впадать в крайности, сойдет и динамика количества поступающих жалоб.
10) Savings. Это очень приятно показывать, но не всегда легко сосчитать. Многое зависит от возможностей ТМС. Самые очевидные источники экономии — прямые контракты с перевозчиками и отелями (разница между корпоративным и открытым тарифом поставщика в момент совершения транзакции), разница на сервисных сборах за онлайн и офлайн обслуживание при внедрении онлайн-инструмента и достижении высокого adoption rate, возврат комиссий авиакомпаний (смешные в последнее время цифры). Это достаточно очевидные и более-менее достоверные показатели экономии. Есть и такие, вычислить которые можно лишь с изрядной долей гипотетичности. Например, экономия на раннем бронировании (advanced purchase). Да, существуют довольно внятные формулы, дающее представление о степени экономии на раннем бронировании, но надо понимать и принимать факт их определенной условности. Если бы мы этот билет выписали на 10 дней раньше, то стоил бы он скорее всего примерно столько-то. Как-то так.
Является ли показателем эффективности общая сумма расходов на тревел? И да, и нет. Если количество и география поездок не меняется, на рынке нет инфляции, а общий расход при этом растет или падает, наверное, да, это показатель. Но такое довольно сложно себе представить. Количество поездок — цифра довольно подвижная, а инфляция — когда же ее не было. Все-таки, KPI — это история в большей степени про средневзвешенные, нежели суммарные индексы. Если человек набирает вес, потому что растет — это одно, а если, потому что неправильно питается, то повод задуматься.
Ну а уж если компания пытается оптимизировать расходы на тревел через сокращение тревела как такового, и количество поездок — KPI. Субъективно это все. Главное — правильно определить.
Вообще, визуализация таких данных — штука чрезвычайно увлекательная. Столько открытий можно сделать. Но визуализировать — полдела. Это как диагноз поставить. Потом лечить надо. Если где-то сбоит, конечно. Так что у тревел-менеджеров широкое поле для апгрейда.
Ирина Костюкова,
руководитель группы закупок в категории тревел
компании ЗАО «Лаборатория Касперского»
